k8s 监控（二）监控集群组件和 pod

本文属于 k8s 监控系列，其他文章为：

1. k8s 监控（一）安装 Prometheus
2. k8s 监控（三）prometheus-adapter
3. k8s 监控（四）监控宿主机

在上一篇文章中，咱们已经在 k8s 中安装了 Prometheus，而且收集了它自身的监控指标。而在这篇文章，咱们将收集 k8s 全部组件和 pod 的监控指标。

在这以前须要先修改下以前监控 Prometheus 自身使用的一个配置，由于它来源于 prometheus-operator，更多的是我对它使用这个配置的理解。而咱们本身直接使用的话，没有必要搞这么麻烦，下面是修改后的内容。

- job_name: prometheus
 honor_labels: false
 kubernetes_sd_configs:
 - role: endpoints
 namespaces:
 names:
 - monitoring
 scrape_interval: 30s
 relabel_configs:
 - action: keep
 source_labels:
 - __meta_kubernetes_service_label_prometheus
 regex: k8s
 - source_labels:
 - __meta_kubernetes_namespace
 target_label: namespace
 - source_labels:
 - __meta_kubernetes_service_name
 target_label: service
 - source_labels:
 - __meta_kubernetes_pod_name
 target_label: pod
 - target_label: endpoint
 replacement: web
复制代码

这一看就懂，我也就很少作解释了。下面咱们开始进入正题，首先监控 etcd。

监控 etcd

以前咱们经过 curl 命令访问到了 etcd 监控指标所在的 URL，知道了它的监控指标有哪些，如今咱们要配置 Prometheus，让其收集这些监控数据。

以前也提到过，k8s 中 Prometheus 的监控是经过发现 endpoint 的方式进行，而 endpoint 又是 service 建立的，因此咱们须要先建立一个 etcd 的 service。

咱们新建一个名为 kube-etcd-service.yml 的文件，内容以下：

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
 name: kube-etcd
 labels:
 k8s-app: kube-etcd
 namespace: kube-system
spec:
 clusterIP: None
 ports:
 - name: http-metrics
 port: 2379
 protocol: TCP
 targetPort: 2379
 selector:
 component: etcd
 type: ClusterIP
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说明：

• 因为 etcd 处于 kube-system 名称空间，因此这里的 namespace 也应该是 kube-system；
• 由于 etcd pod 自己会存在 component=etcd 这个标签，因此这里的选择器使用的就是这个。

kubectl apply -f kube-etcd-service.yml
复制代码

建立成功后，能够经过以下命令查看它建立的 endpoint：

kubectl -n kube-system get endpoints kube-etcd
复制代码

如今经过这个 endpoint 就可以访问到后面三台 etcd，如今只须要在 Prometheus 中添加对应的配置便可，配置内容以下。

- job_name: kube-etcd
 honor_labels: false
 kubernetes_sd_configs:
 - role: endpoints
 namespaces:
 names:
 - kube-system
 scheme: https
 tls_config:
 insecure_skip_verify: false
 ca_file: /etc/prometheus/secrets/etcd-client-cert/ca.crt
 cert_file: /etc/prometheus/secrets/etcd-client-cert/healthcheck-client.crt
 key_file: /etc/prometheus/secrets/etcd-client-cert/healthcheck-client.key
 relabel_configs:
 - action: keep
 source_labels:
 - __meta_kubernetes_service_label_k8s_app
 regex: kube-etcd
 - source_labels:
 - __meta_kubernetes_namespace
 target_label: namespace
 - source_labels:
 - __meta_kubernetes_service_name
 target_label: service
 - source_labels:
 - __meta_kubernetes_pod_name
 target_label: pod
 - target_label: endpoint
 replacement: http-metrics
 metric_relabel_configs:
 - action: drop
 regex: (etcd_debugging|etcd_disk|etcd_request|etcd_server|grpc_server).*
 source_labels:
 - __name__
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由于访问 etcd 须要验证客户端证书，因此这里须要提供证书和私钥文件。这三个文件以前都已挂载到 Prometheus 容器中，直接拿来用就行。

下面的 relabel_configs 就很少提了，和前面监控 Prometheus 自身的配置差很少，最主要的仍是 metric_relabel_configs，它是用来删除咱们不须要的监控指标的。

这里将以 etcd_debugging|etcd_disk|etcd_request|etcd_server|grpc_server 这些开头的监控指标都删掉了，大家不要学我，最好搞清楚它的做用来决定是否是将其删掉，我纯粹是看不懂因此才删的。

最后将上面的内容粘贴进 prometheus-config.yml。当你 apply 配置文件后，不要急着 reload，由于 Prometheus 中可能没有当即更新，你能够经过 kubectl exec -it 链接到 Prometheus 的 pod 中验证下配置文件是否已经更新。

若是更新了，就直接经过下面命令让其 reload：

curl -XPOST PROMETHEUS_IP:9090/-/reload
复制代码

而后访问 Prometheus 的 web 页面，就能够在 targets 中看到 etcd 了。

监控 apiserver

apiserver 的监控方式更简单，由于它的 service 已经自动建立了。但你须要注意的是，它的 service 建立在 default 名称空间，名为 kubernetes。

没什么好说的，直接放出 Prometheus 监控 apiserver 的配置。

- job_name: kube-apiserver
 honor_labels: false
 kubernetes_sd_configs:
 - role: endpoints
 namespaces:
 names:
 - default
 scrape_interval: 30s
 scheme: https
 tls_config:
 insecure_skip_verify: false
 ca_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/ca.crt
 server_name: kubernetes
 bearer_token_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token
 relabel_configs:
 - action: keep
 source_labels:
 - __meta_kubernetes_service_label_component
 regex: apiserver
 metric_relabel_configs:
 - source_labels:
 - __name__
 action: drop
 regex: (apiserver_storage_data_key_generation_latencies_microseconds_bucket|apiserver_admission_controller_admission_latencies_milliseconds_bucket|apiserver_admission_step_admission_latencies_milliseconds_bucket|apiserver_admission_step_admission_latencies_milliseconds_summary|apiserver_request_latencies_bucket|apiserver_request_latencies_summary|apiserver_storage_data_key_generation_latencies_microseconds_bucket|rest_client_request_latency_seconds_bucket)
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这里由于 insecure_skip_verify 设为了 false，也就是校验服务端证书，因此这里提供了 ca 文件和 server_name。一样，这个证书事先已经挂载到了容器中，因此直接指定就行。

由于我不想关注的指标太多，因此删了一批。先声明，我是瞎删的，并不懂它们的确切意义，只是以为没啥用，因此就删了，大家别学我！

最后你看着 reload 吧。

监控 pod

pod 的监控指标是 kubelet 提供的，前面也已经使用 curl 命令看到了，所以这里也是直接干。

prometheus-operator 使用的一样是 endpoints 发现的方式，可是 kubelet 是操做系统的进程，并非 pod，所以经过建立 service 的方式是不可能建立对应的 endpoint 的，也不知道它为啥能够作到。

为了更通用，咱们这里是经过 node 发现的方式进行的。使用 node 发现，你没法指定端口，prometheus 会自动访问发现 node 的 10250 端口。

prometheus 的配置以下：

 - job_name: pods
 honor_labels: true
 kubernetes_sd_configs:
 - role: node
 scrape_interval: 30s
 metrics_path: /metrics/cadvisor
 scheme: https
 tls_config:
 insecure_skip_verify: true
 bearer_token_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token
 metric_relabel_configs:
 - source_labels:
 - __name__
 regex: container_(cpu_cfs_periods_total|fs_inodes_total|fs_sector_reads_total|fs_sector_writes_total|last_seen|memory_mapped_file|spec_memory_reservation_limit_bytes|spec_memory_swap_limit_bytes|tasks_state)
 action: drop
 - source_labels:
 - container
 regex: ""
 action: drop
 - action: labeldrop
 regex: (id|name|pod_name|image)
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后面的 metric_relabel_configs 中，除了删除了一些我认为没用的监控指标外，还删除了全部 container 标签为空的监控指标，就像这些：

container_memory_cache{container="",container_name="",id="/",image="",name="",namespace="",pod="",pod_name=""} 2.144395264e+09 1565777155746
container_memory_cache{container="",container_name="",id="/kubepods.slice",image="",name="",namespace="",pod="",pod_name=""} 7.14027008e+08 1565777155757
container_memory_cache{container="",container_name="",id="/kubepods.slice/kubepods-besteffort.slice",image="",name="",namespace="",pod="",pod_name=""} 3.5053568e+08 1565777145294
container_memory_cache{container="",container_name="",id="/kubepods.slice/kubepods-besteffort.slice/kubepods-besteffort-poda213e57700fd1325c59a70dd70f1a07d.slice",image="",name="",namespace="kube-system",pod="etcd-ops.k8s.master.01.sit",pod_name="etcd-ops.k8s.master.01.sit"} 3.09784576e+08 1565777149076
container_memory_cache{container="",container_name="",id="/kubepods.slice/kubepods-besteffort.slice/kubepods-besteffort-podcfdbebf5_8211_11e9_8699_005056a7c0c5.slice",image="",name="",namespace="kube-system",pod="kube-proxy-xw8sw",pod_name="kube-proxy-xw8sw"} 4.0767488e+07 1565777147425
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实在不知道这些是干啥的，并且数量很是多，干脆直接删掉。同时还删除了一些标签，好比下面这种的：

container_fs_io_current{container="coredns",container_name="coredns",device="/dev/mapper/centos-root",endpoint="https-metrics",id="/kubepods.slice/kubepods-burstable.slice/kubepods-burstable-poda9693624_85e3_11e9_80cb_005056a7c0c5.slice/docker-9b95ca870a0e7a8fde7ce116b07fc696bd91bea75f6bc61478f3ecc98f36f131.scope",image="sha256:eb516548c180f8a6e0235034ccee2428027896af16a509786da13022fe95fe8c",instance="10.99.100.2:10250",job="pods",name="k8s_coredns_coredns-fb8b8dccf-9dvh7_kube-system_a9693624-85e3-11e9-80cb-005056a7c0c5_2",namespace="kube-system",pod="coredns-fb8b8dccf-9dvh7",pod_name="coredns-fb8b8dccf-9dvh7",service="kubelet"}
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能够看到 id、name 和 image 这些标签的值很是长，很差看不说，还浪费内存和存储资源，我就都删了。它貌似会形成一个 pod 中若是有多个容器，你可能没法知道这个容器是监控指标中是哪个，由于 image 这个标签被删了。

反正我删了，你看着办。删除以后就是这样：

container_fs_io_current{container="coredns",container_name="coredns",device="/dev/mapper/centos-root",endpoint="https-metrics",instance="10.99.100.2:10250",job="pods",namespace="kube-system",pod="coredns-fb8b8dccf-9dvh7",service="kubelet"}
复制代码

固然不少标签是咱们本身建立，若是你不须要，能够在上面的 relabel_configs 中删除对应标签的配置。或许你还想删其余的标签，那你往上面的配置中加就行。

最后记得 reload。

安装 kube-state-metrics

k8s 的其余组件我就不继续监控了，包括 kubelet、controller manager、coredns 等，它们监控的手段和以前的几个组件都差很少，相信大家本身弄起来也是轻轻松松。

下面咱们会安装 kube-state-metrics，这个东西会链接 apiserver，而后将集群里的各类资源的指标都暴露出来，好比 configMap、ingress、secret、pod、deployment、statefulset 等，这是对 pod 指标的一大补充，很是有用。

RBAC 权限

由于它要访问集群内的全部资源，才能将它们的信息提供出去，所以部署它以前，先为它建立一些权限。这些权限都会绑定到一个 serviceAccount 上，而后咱们用这个 sa 运行 kube-state-metrics 就行。

kube-state-metrics-clusterRole.yml：

apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:
 name: kube-state-metrics
rules:
 - apiGroups:
 - ""
 resources:
 - configmaps
 - secrets
 - nodes
 - pods
 - services
 - resourcequotas
 - replicationcontrollers
 - limitranges
 - persistentvolumeclaims
 - persistentvolumes
 - namespaces
 - endpoints
 verbs:
 - list
 - watch
 - apiGroups:
 - extensions
 resources:
 - daemonsets
 - deployments
 - replicasets
 - ingresses
 verbs:
 - list
 - watch
 - apiGroups:
 - apps
 resources:
 - statefulsets
 - daemonsets
 - deployments
 - replicasets
 verbs:
 - list
 - watch
 - apiGroups:
 - batch
 resources:
 - cronjobs
 - jobs
 verbs:
 - list
 - watch
 - apiGroups:
 - autoscaling
 resources:
 - horizontalpodautoscalers
 verbs:
 - list
 - watch
 - apiGroups:
 - authentication.k8s.io
 resources:
 - tokenreviews
 verbs:
 - create
 - apiGroups:
 - authorization.k8s.io
 resources:
 - subjectaccessreviews
 verbs:
 - create
 - apiGroups:
 - policy
 resources:
 - poddisruptionbudgets
 verbs:
 - list
 - watch
 - apiGroups:
 - certificates.k8s.io
 resources:
 - certificatesigningrequests
 verbs:
 - list
 - watch
复制代码

kube-state-metrics-clusterRoleBinding.yml：

apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRoleBinding
metadata:
 name: kube-state-metrics
roleRef:
 apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
 kind: ClusterRole
 name: kube-state-metrics
subjects:
 - kind: ServiceAccount
 name: kube-state-metrics
 namespace: monitoring
复制代码

kube-state-metrics-role.yml：

apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: Role
metadata:
 name: kube-state-metrics
 namespace: monitoring
rules:
 - apiGroups:
 - ""
 resources:
 - pods
 verbs:
 - get
 - apiGroups:
 - extensions
 resourceNames:
 - kube-state-metrics
 resources:
 - deployments
 verbs:
 - get
 - update
 - apiGroups:
 - apps
 resourceNames:
 - kube-state-metrics
 resources:
 - deployments
 verbs:
 - get
 - update
复制代码

kube-state-metrics-roleBinding.yml：

apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: RoleBinding
metadata:
 name: kube-state-metrics
 namespace: monitoring
roleRef:
 apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
 kind: Role
 name: kube-state-metrics
subjects:
 - kind: ServiceAccount
 name: kube-state-metrics
复制代码

kube-state-metrics-serviceAccount.yml：

apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
 name: kube-state-metrics
 namespace: monitoring
复制代码

deployment 和 service

kube-state-metrics 会提供两个指标页面，一个是暴露集群内资源的，另外一个是它自身的，它自身的能够选择性的关注。

先建立 kube-state-metrics-deployment.yml：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
 labels:
 app: kube-state-metrics
 name: kube-state-metrics
 namespace: monitoring
spec:
 replicas: 1
 selector:
 matchLabels:
 app: kube-state-metrics
 template:
 metadata:
 labels:
 app: kube-state-metrics
 spec:
 containers:
 - args:
 - --port=10000
 - --telemetry-port=10001
 image: quay.io/coreos/kube-state-metrics:v1.6.0
 name: kube-state-metrics
 resources:
 limits:
 cpu: 100m
 memory: 150Mi
 requests:
 cpu: 100m
 memory: 150Mi
 - command:
 - /pod_nanny
 - --container=kube-state-metrics
 - --cpu=100m
 - --extra-cpu=2m
 - --memory=150Mi
 - --extra-memory=30Mi
 - --threshold=5
 - --deployment=kube-state-metrics
 env:
 - name: MY_POD_NAME
 valueFrom:
 fieldRef:
 apiVersion: v1
 fieldPath: metadata.name
 - name: MY_POD_NAMESPACE
 valueFrom:
 fieldRef:
 apiVersion: v1
 fieldPath: metadata.namespace
 image: k8s.gcr.io/addon-resizer:1.8.4
 name: addon-resizer
 resources:
 limits:
 cpu: 50m
 memory: 30Mi
 requests:
 cpu: 10m
 memory: 30Mi
 nodeSelector:
        kubernetes.io/os: linux
 securityContext:
 runAsNonRoot: true
 runAsUser: 65534
 serviceAccountName: kube-state-metrics
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指定了两个启动参数，也就是两个端口，其中 10000 是暴露集群资源指标的端口，10001 就是它自身了。除了 kube-state-metrics 以外，还启动了 addon-resizer 这个容器，我不知道它是干啥的，反正官方怎么搞咱们怎么弄就是了。

最后是 service 文件 kube-state-metrics-service.yml：

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
 labels:
 k8s-app: kube-state-metrics
 name: kube-state-metrics
 namespace: monitoring
spec:
 clusterIP: None
 ports:
 - name: http-main
 port: 10000
 targetPort: 10000
 - name: http-self
 port: 10001
 targetPort: 10001
 selector:
 app: kube-state-metrics
复制代码

两个端口都暴露出来，你能够都收集或者只收集 10000 端口。若是只收集 10000，你能够只暴露一个端口，也能够两个都暴露，而后在 Prometheus 配置中过滤掉一个端口便可。

收集监控数据

将上面全部的文件都 apply 以后，就能够直接配置 Prometheus 进行收集了。在此以前，你可使用 curl 命令访问它的指标页面，看看里面都有啥：

curl IP:10000/metrics
curl IP:10001/metrics
复制代码

这个 ip 地址不用我说怎么拿吧，而后你就能够看到集群资源的指标很是很是很是的多，我以为你最好对其进行过滤，将不须要的通通拒绝掉，否则对 Prometheus 形成的压力很大。

而后下面就是 Prometheus 的配置：

- job_name: kube-state-metrics
 honor_labels: true
 kubernetes_sd_configs:
 - role: endpoints
 namespaces:
 names:
 - monitoring
 scrape_interval: 30s
 scrape_timeout: 30s
 tls_config:
 insecure_skip_verify: true
 bearer_token_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token
 relabel_configs:
 - action: keep
 source_labels:
 - __meta_kubernetes_service_label_k8s_app
 regex: kube-state-metrics
 - action: keep
 source_labels:
 - __meta_kubernetes_endpoint_port_name
 regex: http-main
 metric_relabel_configs:
 - source_labels:
 - __name__
 regex: (kube_daemonset_status_number_ready|kube_daemonset_status_number_unavailable|kube_deployment_status_replicas_unavailable|kube_deployment_spec_paused|kube_deployment_spec_strategy_rollingupdate_max_surge|kube_deployment_spec_strategy_rollingupdate_max_unavailable|kube_endpoint_address_available|kube_endpoint_address_not_ready|kube_node_info|kube_node_spec_unschedulable|kube_node_status_condition|kube_node_status_capacity|kube_node_status_capacity|kube_node_status_allocatable|kube_persistentvolumeclaim_info|kube_persistentvolumeclaim_status_phase|kube_persistentvolumeclaim_resource_requests_storage_bytes|kube_persistentvolume_status_phase|kube_persistentvolume_info|kube_persistentvolume_capacity_bytes|kube_pod_info|kube_pod_status_phase|kube_pod_status_ready|kube_pod_container_info|kube_pod_container_status_waiting|kube_pod_container_status_waiting_reason|kube_pod_container_status_running|kube_pod_container_status_terminated_reason|kube_pod_container_status_last_terminated_reason|kube_pod_container_status_restarts_total|kube_pod_container_resource_limits|kube_service_info|kube_statefulset_status_replicas_current|kube_statefulset_status_replicas_ready)
 action: keep
复制代码

配置的内容就无需我多提了，和前面监控的配置都差很少。

主要是这里删除了一大批我不关注的指标，注意我这里作的是白名单，只收集我指定的，由于不须要的实在太多，写不过来。虽然正则表达式这么长，可是因为指标名称短，且 regex 默认锚定了行首和行尾，因此匹配效率仍是很高的。

最后记得 reload。

ok，本文到此为止，下一篇会提到如何使用 grafana 和 alertmanager，谢谢！